에너지인터넷 기술의 발전과 다양한 전자기기의 보급으로 에너지소비량이 패턴이 다양해짐에 따라 수요예측에 대한 신뢰도가 감소하고 있어 발전량 최적화 및 전력공급 안정화에 문제를 야기하고 있다. 본 연구에서는 고신뢰성을 갖는 수요예측을 위해 딥러닝 기법인 Convolution neural network(CNN)과 Bidirectional Long Short-Term Memory(BLSTM)을 융합한 1Dimention-Convolution and Bidirectional LSTM(1D-ConvBLSTM)을 제안하고, 제안한 기법을 활용하여 시계열 에너지소비량대한 소비패턴을 효과적으로 추출한다. 실험 결과에서는 다양한 반복학습 횟수와 feature map에 대해서 수요를 예측하고 적은 반복학습 횟수로도 테스트 데이터의 그래프 개형을 예측하는 것을 검증한다.
Daphne L. (Thymelaceae) comprises about 95 species distributing worldwide from N Africa, N India, SE Asia to E Asia and the coast of the Mediterranean of Europe. In Korea, five species of this genus have been described. In this study, we included four species (D. genkwa, D. pseudomezereum, D. kiusiana, D. jejudoensis) from Korea, excluding cultivated D. odora. The morphological characters through local surveys and the re-classification of the specimens collected in the Korea National Herbarium (KH) were carried out and distribution maps for each taxon were also prepared. The major characters include habit, trichomes in winter bud, leaf, and twig, phyllotaxis, inflorescence, size of calyx lobe and trichomes in the calyx tube, etc. The distribution map showed that D. genkwa is mainly distributed in the coastal area of Hwanghaenam-do, Pyeongannam-do, Jeollabuk-do and Jeollanam-do, whereas D. pseudomezereum is distributed in the limestone zone of Gangwon-do, Jeollabuk-do, and Gyeongsangbuk-do. Similarly, D. kiusiana is mostly found in Jeollanam-do, Gyeongsangnam-do, and Jeju-do. In addition, D. jejudoensis is known to be distributed in forests of Murueng, Andeok, and Seonheul-ri in Jeju-do, but recently, new habitat is discovered in the island forest areas of Jeollanam-do. However, some of these individuals showed the characteristics of D. kiusiana, thus before come to any conclusion detailed taxonomic review of D. jejudoensis and D. kiusiana is required.
Enoch A. Frimpong;Zhiguang Qin;Regina E. Turkson;Bernard M. Cobbinah;Edward Y. Baagyere;Edwin K. Tenagyei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.2924-2944
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2023
Alzheimer's disease (AD) is a neurological condition that is recognized as one of the primary causes of memory loss. AD currently has no cure. Therefore, the need to develop an efficient model with high precision for timely detection of the disease is very essential. When AD is detected early, treatment would be most likely successful. The most often utilized indicators for AD identification are the Mini-mental state examination (MMSE), and the clinical dementia. However, the use of these indicators as ground truth marking could be imprecise for AD detection. Researchers have proposed several computer-aided frameworks and lately, the supervised model is mostly used. In this study, we propose a novel 3D Convolutional Neural Network Multilayer Perceptron (3D CNN-MLP) based model for AD classification. The model uses Attention Mechanism to automatically extract relevant features from Magnetic Resonance Images (MRI) to generate probability maps which serves as input for the MLP classifier. Three MRI scan categories were considered, thus AD dementia patients, Mild Cognitive Impairment patients (MCI), and Normal Control (NC) or healthy patients. The performance of the model is assessed by comparing basic CNN, VGG16, DenseNet models, and other state of the art works. The models were adjusted to fit the 3D images before the comparison was done. Our model exhibited excellent classification performance, with an accuracy of 91.27% for AD and NC, 80.85% for MCI and NC, and 87.34% for AD and MCI.
본 연구에서는 치과용 디지털 색상 분석기기 중 하나인 Shadescan (CYNOVAD, Montreal, Canada)의 색상 분석의 정확성과 재현 능력을 평가하였다. 균일한 치아 배열을 가진 20대 성인 남자 8명과 여자 8명의 상악 인상을 고무인상제 (Exaflex, GC, Japan)를 이용하여 채득하고, 인상에 A2 색상의 임시 크라운 제작용 자가중합형 레진을 주입하여 치아 모델을 완성하고, ShadeScan을 이용해 각 치아의 영상을 얻어 컴퓨터의 ShadeScan 프로그램으로 분석하였다. 그리고 측정 결과의 재현 능력를 평가하기 위해 2개의 치아 모델을 임의로 선택하여 각 치아마다 10회의 색상 측정을 시행하여 분석 결과를 비교하였다. 또한 분석된 영상의 동일 shade 간의 색차를 확인하기 위해 광중합 복합레진인 Gradia Direct (GC, Tokyo, Japan)의 shade guide의 CIE $L^*a^*b$ 값을 백색과 흑색 배경판 상에서 spectrophotometer (Spectrolino, GretagMacbeth, USA)로 측정하고, ShadeScan에 의해 동일한 shade로 분석된 shade guide간의 색차를 계산하여 다음의 결과를 얻었다. 모든 치아에서 모델 제작 재료와 동일한 A2 색상으로 분석된 경우는 없었으며, 개개의 치아에서 전체 순면이 동일한 색상으로 분석된 예는 없었다. 또한 동일한 치아군에서 치아의 크기, 형태, 순면의 굴곡 등에 따라 서로 다른 색상 분포를 보였다. 재현성 평가에서 각 치아의 중앙부는 비교적 일정한 재현성을 보였으나, 절단부와 주변 부위는 재현성이 낮았으며, 동일한 shade로 분석된 shade guide 간에는 3 이상의 색차 (${\Delta}E^*$)를 보였다. 이상의 결과는 치과용 디지털 색상 분석기기는 비록 높은 재현 능력은 가지고 있지만 정확성에 오류가 있음을 시사하며, 따라서 이러한 기기를 이용한 색상 분석 시 좀 더 세밀한 주의와 다른 방법의 추가 사용이 필요하리라 사료된다.
경상분지내에서 가장 뚜렷한 선구조로 나타나는 양산 단층이 지나는 곳으로 생각되는 네 지역을 선정하여 육상자력탐사를 실시하였다. 정성적 분석을 위한 자료처리과정으로는 표준자기장 (IGRF) 보정, 상향 연속과 자극화 변환을 수행하였고, 정량적 해석을 위해서는 수평 2층 지하 지질구조에 있어서 하부층까지의 심도를 모델변수로 하는 비선형 자동 역산법을 적용하였다. 육상자력 이상도의 상향 연속 결과와 동일 지역에서 수행된 항공 자력 탐사자료를 비교한 바에 의하면 두 자료의 유사도가 비교적 높게 나타났다. 네 곳의 탐사지역내에서 양산 단층의 주향은 북동$6^{\circ}-15^{\circ}$의 경향이 우세하게 나타났으며, 단층의 경사는 지역적인 암상의 변화에도 불구하고 수직내지 약간 동쪽 방향의 경사를 갖는 것으로 나타났다. 탐사 지역중 가장 북쪽에 위치하는 안강부근의 제 1 탐사지역에서는 단층구조에 의한 자력효과가 화성암의 관입에 의한 효과와 함께 나타난 복잡한 양상을 띠며, 언양부근의 제 2 탐사 지역에서는 단층면을 따라 약 200 - 300 미터의 폭을 갖는 화산성, 혹은 화성 기원의 관입이 일어난 것으로 보인다. 용연 부근의 제 3 지역에서는 다른 지역과는 달리 단층운동에 의한 것으로 생각되는 파쇄대가 약 600 - 700 미터 정도의 폭으로 비교적 뚜렷하게 나타났다. 가장 남쪽에 위치하는 양산부근의 제 4 지역에서는 안산암 시료가 매우 큰 대자율 값을 보이며, 본 연구 결과 이 지역의 단층선은 기존 연구에서 제시된 단층선보다 약 500 미터 정도 동쪽으로 치우쳐 나타난다.
Species distribution modeling is one of the most effective habitat analysis methods for wildlife conservation. This study was for evaluating the suitability of species distribution to distance between forest patches in Seoul city using tits. We analyzed the distribution of the four species of tits: varied tit (Parus varius), marsh tit (P. palustris), great tit (P. major) and coal tit (P. ater), using the landscape indexes and connectivity indexes, and compared the resulting suitability indexes from 100m to 1,000m. As factors affecting to the distribution of tits, we calculated landscape indices by separating them into intra-patch indices (i.e. logged patch area (PA), area-weighted mean patch shape index (PSI), tree rate (TR)) and inter-patch indices (i.e. patch degree (PD), patch betweenness (PB), difference probability of connectivity (DPC)), to analyze the internal properties of the patches and their connectivity by tits occurrence data using logistic regression modeling. The models were evaluated by AICc (Akaike Information Criteria with a correction for finite sample sizes) and AUC (Area Under Curve of ROC). The results of AICc and AUC showed DPC, PA, PSI, and TR were important factors of the habitat models for great tit and marsh tit at the level of distance 500~800m. In contrast, habitat models for coal tit and varied tit, which are known as forest interior species, reflected PA, PSI, and TR as intra-patch indices rather than connectivity. These mean that coal tit and varied tit are more likely to find a large circular forest patch than a small and long-shaped forest patch, which are higher rate of forest. Therefore, different strategies are required in order to enhance the habitats of the forest birds, tits, in a region that has fragmented forest patches such as Seoul city. It is important to manage forest interior areas for coal tit and varied tit, which are known as forest interior species and to manage not only forest interior areas but also connectivity of the forest patches in the threshold distance for great tit and marsh tit as adapted species to the urban ecosystem for sustainable ecosystem management.
정밀 수치기후도를 기반으로 고품질 사과생산에 적합한 지역을 정밀하게 탐색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 전북 장수군에 적용하여 후지 및 쓰가루 품종의 재배적지를 도출하였다. 수치기후도는 장수군 주변 7개 기상청 표준관측소로부터 얻은 1971-2000년 기간 일 최고 및 최저기온의 월별 평균값을 토대로 지형기후모형에 의해 사방 10m 격자점의 기온자료를 공간내삽하여 얻었다. 기온자료로부터 사과의 만개기를, 4월 최저기온으로부터 종상일을 추정하여 상해위험도를 산정하였고, 재현기간 100년의 1월 극 최저기온으로부터 동해위험도를 산정하였다. 토지의 경사, 토성 및 토지이용도를 고려한 재배가능지역에서 기상재해 위험지역을 제외시키고, 남은 지역에 대해 품질기준을 적용하여 최종적인 재배후보지를 도출하였다. 품질기준인 Anthocyanin 함량, Hunter A value, L/D Ratio, Fresh Firmness, Soluble Solid에 미치는 기후의 영향을 경험식에 의해 표현하고 이것을 수치기후도에 적용하여 각 품질기준별 적합지역을 탐색하였다. 최종적으로 얻은 결과에 따르면, 쓰가루의 경우 전체 면적의 20%, 후지는 11%가 재배적지로 나타났다. 수치기후도 제작으로부터 중첩분석에 의한 재배적지 판정에 이르는 전체과정을 ArcObject를 이 용한 Visual BASIC 프로그램으로 작성하여 자동화하였고, MapObject를 이용하여 사용자가 ArcGIS 소프트웨어 없이도 구축된 수치기후도 등 공간정보를 직접 보면서 재배적지를 탐색할 수 있는 배포용 프로그램을 제작하였다.
자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging:MRI)은 물과 지방 사이에 화학적 이동 현상을 가지고 있고 지방에 의해 구조적 현상이 나타난다. 또한 지방은 기본적으로 강한 신호를 가지고 있어 잘못된 인공물을 형성한다. 그래서 지방소거(fat suppression)에 대해 연구하고자 한다. MRI에서 지방소거(fat suppression)방법만을 사용하여 진단하는데 약간의 어려움은 있지만 기본은 화학적 이동 선택 포화(chemical shift selective saturation : CHESS) pulse 방법을 이용하여 물과 지방 phantom을 가지고 지방소거(fat suppression)를 연구하는데 목적이 있다. 본 연구에서 CHESS pulse를 matlap 프로그램을 이용 Map pulse로 알맞게 design하고 Pre saturation을 하기 위한 pulse diagram이 가능하였고, fat phantom과 water phantom을 실험하여 지방소거 기법(fat saturation)의 효과를 볼 수가 있었으며 임상 적용 부위로 경추(C-SPINE), 요추(L-SPINE), 가습(BREAST)에 적용하여 의료영상진단에 있어 화학적 이동 선택 포화 CHESS pulse의 지방소거(fat suppression)는 유용한 방법임을 증명하였다.(충남대학병원 G.E 1.5T MR를 이용하여 실험하였다.)
본 연구의 목적은 도시지역의 투수면적 및 불투수면적이 수목의 생장에 영향을 미치는지 분석하는 것이다. 이를 위해 동일한 시기에 식재한 나무 6종의 생장 차이를 알아보기 위해 Sentinel-2를 이용하여 제작한 Normalised Difference Vegetation Index (NDVI)와 환경부의 세분류 토지피복지도를 이용하여 투수면적과 불투수면적이 수목 생장에 미치는 영향을 분석했다. 이를 위해 Geospatial eXplainable Artificial Intelligence (GeoXAI) 개념을 적용했다. 분석결과 소나무는 10 m 범위, 느티나무, 메타세콰이어, 은행나무는 20 m 범위, 양버즘나무는 30 m 범위, 왕벚나무는 40 m 범위에 포함된 토지피복들의 면적을 고려했을때 모델의 설명력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 그리고 투수 면적이 넓을수록 수목의 생장이 활발하다는 양의 상관관계를 나타내었으며, 주변에 인공지반과 같이 불투수 면적이 넓을 경우 수목의 생장과 음의 상관관계를 보였다. 이는 수목의 생장에 있어 주변의 투수 및 불투수 면적이 수목의 생장에 영향을 미침을 알 수 있었으며, 수종에 따라 영향을 미치는 범위 또한 다르다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 새롭게 개발된 식생의 BVOCs 배출계수를 기반으로 MEGANv2.1을 구동 후 BVOCs 배출량을 산출하여 질소산화물과의 결합을 통해 대류권 오존농도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 그에 대한 신뢰성을 검토하고자 한다. BVOCs 대상물질은 이소프렌(Isoprene)과 모노테르펜(Monoterpenes)으로 한정하였고, 모델링 도메인의 공간적 범위는 남한지역을 포함하는 한반도의 남부(위도 : 32.8N~39.3N, 경도 : 123.4E~130.9E)와, 시간은 2008년 5월 1일부터 6월 30일까지를 대상으로 하였다. 식생 BVOCs 배출 모델의 입력자료를 생성하기 위해 토지피복 자료는 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer)의 MCD12Q1 (Land Cover type 5, PFT)와 환경부의 중분류 토지피복도를 사용하였고, 엽면적지수 자료는 MODIS의 MCD15A2를 사용하였다. 또한, 인위적 활동에 의한 배출량을 산출하기 위해 사용된 모델은 SMOKE-Asia 1.20 버전(Woo et al., 2009)이며, 오존농도를 모의하기 위해 CAMx v6.0 모델을 사용하였다. 연구의 진행은 1) 기존에 우리나라에서 측정된 식생 배출 값들을 조사하여 새로운 식생 배출계수를 BVOCs 배출모델에 적용하고, 2) GIS S/W을 이용하여 식생 배출모델(MEGAN)에 사용되는 입력자료를 생성하고, 3) MEGANv2.1을 구동하여 식생 배출량을 산출하고, 4) 인위적 배출을 산출하는 모델(SMOKE-Asia)을 구동하여 나온 인위적 배출량과 식생 배출량을 결합하여 대기화학 수송 모델(CAMx)의 입력자료로 사용하고, 5) 대기화학 수송 모델에서 구동된 오존농도의 결과 값을 실제 측정 값과 비교하여 식생 배출량 결과의 적정성에 대해 검토하였다. CAMx 모델을 통해 5개의 시나리오(인위적+식생 VOCs 배출 시나리오 4개 : A, B, C, D / 인위적 VOCs 배출 시나리오 1개 : E)에 대해 오존 생성농도를 비교한 결과, 본 연구에서 새롭게 적용한 식생 배출계수와 MODIS PFT를 사용한 시나리오 C에서 오존농도가 가장 높게 모의되었고, 인위적 VOCs 배출만을 고려한 시나리오 E보다 지역별로는 최대 53ppb, 도메인 평균으로는 2ppb 정도 높게 오존농도를 모의하고 있었다. 배출계수와 토지피복지도의 변화로 인한 오존농도의 차이 중에서는 배출계수의 변화로 인한 오존농도의 변화가 더 큰 것으로 확인되었다. 오존농도에 대해 모델링한 결과를 6개 도시지역의 오존 측정망 값과 비교한 결과, 자연적 VOCs 배출량이 상대적으로 작은 대도시와 주변 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 값의 변화가 작게 나타났고, 자연적 VOCs 배출량이 높은 중소 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 변화가 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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